回帰分析とは，ある変数（説明変数）を用いて，別の変数（目的変数）の値を予測したり，それらの間にどのような関係があるかを明らかにしたりするための統計的手法である．予測に用いる式を回帰式といい，その式に含まれるパラメータ（説明変数の影響の大きさを表す係数や基準となる値を表す定数項）の値は，実際のデータの値と回帰式による予測値との差（残差）の二乗和（残差平方和）が最も小さくなるように決められる．
説明変数が1つのときの回帰分析を単回帰分析といい，説明変数が2つ以上のときの回帰分析のことを重回帰分析という．
勉強時間を説明変数，テストの点数を目的変数として，両者の関係を調べる．
気温を説明変数，アイスクリームの売上を目的変数として，気温が上がると売上がどのように変わるかを調べる．
身長を説明変数，体重を目的変数として，身長と体重の関係を調べる．
睡眠時間を説明変数，テストの点数を目的変数として，睡眠時間の長さがテストの点数にどのように影響するかを調べる．
運動時間を説明変数，消費カロリーを目的変数として，運動時間が長いほど消費カロリーがどのように増えるかを調べる．
目的変数：家賃
説明変数：駅からの距離、部屋の広さ、築年数
→ 家賃を、複数の条件から予測する．
目的変数：数学の点数
説明変数：家庭学習時間、授業中の発言回数、宿題提出率
→ 点数にどの要因がどのくらい関係するかを調べる．
目的変数：売上個数
説明変数：気温、湿度、曜日
→ 売上が天候や曜日の影響をどのように受けるかを分析する．
目的変数：体重
説明変数：身長、年齢、運動時間
→ 体重に影響する要因を同時に考える．
目的変数：通学にかかる時間
説明変数：自宅から学校までの距離、利用する交通機関、乗り換え回数
→ 通学時間を複数の条件から説明する．
最終更新日： 2026年5月19日